package com.atguigu.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.atguigu.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.atguigu.common.utils.PageUtils;
import com.atguigu.common.utils.Query;

import com.atguigu.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.atguigu.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.StringUtils;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        // 1. 查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
        // 2. 组装成父子的树形结构

        // 1) 找到所有的一级分类
        return entities.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).peek(menu -> menu.setChildren(getChildren(menu, entities))).sorted(Comparator.comparingInt(menu -> (menu.getSort() == null ? 0 : menu.getSort()))).collect(Collectors.toList());
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        //TODO 1. 检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用

        // 逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        findParentPath(catelogId, paths);
        return paths.toArray(new Long[0]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     *
     * @param category
     * @CacheEvict:失效模式 1、同时进行多种缓存操作  @Caching
     * 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
     * 3、存储同一类型的数据，都可以指定成同一个分区。分区名默认就是缓存的前缀
     */
    //    @Caching(evict = {
    //            @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
    //            @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
    //    })
    //category:key
    @CacheEvict(value = "category", allEntries = true) //失效模式
    //    @CachePut //双写模式actional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
    }

    /**
     * 查询所有一级分类
     *
     * @return
     */

    /**
     * 1、每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区(按照业务类型分)】
     * 2、 @Cacheable({"category"})
     * 代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不用调用。
     * 如果缓存中没有，会调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     * 3、默认行为
     * 1）、如果缓存中有，方法不用调用。
     * 2）、key默认自动生成；缓存的名字::SimpleKey [](自主生成的key值)
     * 3）、缓存的value的值。默认使用jdk序列化机制，将序列化后的数据存到redis
     * 4）、默认ttl时间 -1；
     * <p>
     * 自定义：
     * 1）、指定生成的缓存使用的key：  key属性指定，接受一个SpEL
     * SpEL的详细https://docs.spring.io/spring/docs/5.1.12.RELEASE/spring-framework-reference/integration.html#cache-spel-context
     * 2）、指定缓存的数据的存活时间： 配置文件中修改ttl
     * 3）、将数据保存为json格式:
     * 自定义RedisCacheConfiguration即可
     * 4、Spring-Cache的不足；
     * 1）、读模式：
     * 缓存穿透：查询一个null数据。解决：缓存空数据；cache-null-values=true
     * 缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决：加锁；？默认是无加锁的;sync = true（加锁，解决击穿）
     * 缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间。：spring.cache.redis.time-to-live=3600000
     * 2）、写模式：（缓存与数据库一致）
     * 1）、读写加锁。 （适合读多写少的，如果是写多的，就会导致一直加锁解锁）
     * 2）、引入Canal，感知到MySQL的更新去更新数据库
     * 3）、读多写多，直接去数据库查询就行
     * 总结：
     * 常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据）；完全可以使用Spring-Cache；写模式（只要缓存的数据有过期时间就足够了）
     * 特殊数据：特殊设计
     * <p>
     * 原理：
     * CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
     *
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category"}, key = "#root.method.name", sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevelCategories() {
        System.out.println("getLevelCategories。。。");
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        return categoryEntities;
    }

    @Cacheable(value = "category", key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJson() {
        System.out.println("查询了数据库.....");
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);
        //2、封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1、每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            //2、封装上面面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3Catelog != null) {
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            //2、封装成指定格式
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }


            return catelog2Vos;
        }));
        return parent_cid;
    }

    // TODO 产生堆外内存溢出： OutOfDirectMemoryError
    //1）、springboot2.0以后默认使用lettuce作为操作redis的客户端。它使用netty进行网络通信。
    //2）、lettuce的bug导致netty堆外内存溢出 -Xmx300m；netty如果没有指定堆外内存，默认使用-Xmx300m
    //   可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
    //解决方案：不能使用-Dio.netty.maxDirectMemory只去调大堆外内存。
    //1）、升级lettuce客户端。   2）、切换使用jedis
    //  redisTemplate：
    //  lettuce、jedis操作redis的底层客户端。Spring再次封装redisTemplate；
    // 总结：这是 lettuce 客户端自身的 bug，所以要改用 jedis [不过目前的 lettuce 已经解决了这个问题]
//    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJson2() {
        // 给缓存中放 json 字符串，拿出的 json 字符串，还要逆转为能用的对象类型：【序列化与反序列化】

        /**
         * 1. 空结果缓存，解决缓存穿透
         * 2. 设置过期时间（加随机值），解决缓存雪崩
         * 3. 加锁，解决缓存击穿
         */

        // 1. 加入缓存逻辑, 缓存中存的数据是 json 字符串
        // JSON 跨语言，跨平台兼容
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //2、缓存中没有,查询数据库
            //保证数据库查询完成以后，将数据放在redis中，这是一个原子操作。
            return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();

        }
        // 转为我们制定的对象
        return JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
        });
    }

    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {


        //1、要注意锁的名字，名字一样的就是一把锁
        // 注意锁的粒度，越细越快；
        // 锁的粒度：具体缓存的是某个数据，11-号商品；  product-11-lock product-12-lock   product-lock
        RLock lock = redisson.getLock("CatalogJson-lock");
        lock.lock();

        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            lock.unlock();
        }

        return dataFromDb;

    }

    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {


        //1、占分布式锁。去redis占坑
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功...");
            //加锁成功... 执行业务
            //2、设置过期时间，必须和加锁是同步的，原子的
            //redisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } finally {
                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
                //删除锁
                Long lock1 = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class)
                        , Arrays.asList("lock"), uuid);
            }

            //获取值对比+对比成功删除=原子操作  lua脚本解锁
//            String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if(uuid.equals(lockValue)){
//                //删除我自己的锁
//                redisTemplate.delete("lock");//删除锁
//            }
            return dataFromDb;
        } else {
            //加锁失败...重试。synchronized ()
            //休眠100ms重试
            System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试");
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (Exception e) {

            }
            return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();//自旋的方式
        }


    }

    // 从数据库查询并封装分类数据
    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            // 得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询->缓存不为null直接返回
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }
        System.out.println("查询了数据库.....");

         /*
        1. 将数据库的多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
        // 查出所有一级分类
        List<CategoryEntity> levelCategories = getParent_cid(selectList, 0L);

        // 2. 封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> listMap = levelCategories.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            // 1. 每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            // 2. 将得到的 list 封装成 对应的 vo
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 1）找当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3Catelog != null) {
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            // 2）封装成制定格式
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());

                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        // 3. 查到的数据再放入缓存， 将对象转为 json 放在缓存里
        // 这个放入 redis 的操作要放在锁里，不然虽然有锁，还是会导致多次查询数据库的情况出现；
        // 因为如果你把放入缓存的操作放在外面，那么还没放入缓存时，锁已经释放，已经有新的线程拿到锁，并判断缓存中是否有数据，会得到 false, 那么就会再次查询数据库
        // 判断缓存中有无结果，如果没有，就查询数据库，并把结果放入缓存；这整体是个原子操作
        catalogJSON = JSON.toJSONString(listMap);
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", catalogJSON, 1, TimeUnit.DAYS);

        return listMap;
    }


    //从数据库查询并封装分类数据
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
//        //1、如果缓存中有就用缓存的
//        Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJson = (Map<String, List<Catelog2Vo>>) cache.get("catalogJson");
//        if(cache.get("catalogJson") == null) {
//            //调用业务  xxxxx
//            //返回数据又放入缓存
//            cache.put("catalogJson",parent_cid);
//        }
//        return catalogJson;
        //只要是同一把锁，就能锁住需要这个锁的所有线程
        //1、synchronized (this)：SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的。
        //TODO 本地锁：synchronized，JUC（Lock），在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
        synchronized (this) {
            //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
            return getDataFromDb();
        }


    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList, Long parent_cid) {
        return selectList.stream().filter(item -> item.getParentCid().equals(parent_cid)).collect(Collectors.toList());
        //        return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", v.getCatId()));
    }

    // 使用递归获取从顶级节点到该节点的完整路径
    private void findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {

        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);

        }
        //  收集当前节点 id
        paths.add(catelogId);
    }

    // 递归查找所有菜单的子菜单
    private List<CategoryEntity> getChildren(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
        return all.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid().equals(root.getCatId())
        ).peek(categoryEntity -> categoryEntity.setChildren(getChildren(categoryEntity, all))).sorted(Comparator.comparingInt(menu -> (menu.getSort() == null ? 0 : menu.getSort()))).collect(Collectors.toList());
    }
}
